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2024.4.29
AIなどの技術進歩により、かつては取り扱いが難しかったビッグデータの分析が現実的になり、自社の競争力を向上させるためにデータ利用をおこなう企業が増えました。これにより、企業で蓄積されたデータのビジネス戦略への活用、「データアナリティクス」がますます重要になっています。
しかし、「データアナリティクスの具体性のイメージが湧かない」と感じる方もいるでしょう。
本記事では、データアナリティクスのメリットと押さえるべきポイントを解説します。
データアナリティクスは、企業が持つデータを利用して業務改善や組織の課題、新しいビジネスの発見につながる情報を得るための分析です。
例えば、週末に焼くパンの量を増やすといったアクションは、週末に顧客が多いというデータに基づくものです。データ分析はすでに、さまざまな場面で活用されています。
データの範疇は顧客情報や取引履歴、購買データなど業界や部門によって異なりますが、次の理由から分析がますます重要になっています。
適切なデータ分析にもとづいて判断を行えば、スピーディーかつニーズに合わせたビジネスが可能になります。
多くの企業がデータアナリティクスの導入に前向きなのは、大きなメリットがあるからです。データアナリティクスをおこなうことで得られるメリットは次の5つです。
企業が保有する大量のデータを分析することで、その企業の現在の状況やパフォーマンスを正確に把握することができます。
売上データ、顧客データ、製品データなどを分析することで、どの製品がよく売れているのか、どの顧客層が最も利益をもたらしているのか、どの地域での売上が最も高いのかなど、企業の現状を詳細に理解することが可能になります。
データアナリティクスは、過去のデータを分析し、そのパターンや傾向を把握することで、未来の出来事や結果を予測することが可能になります。売上予測、需要予測、顧客行動の予測などがこれにあたります。
例えば、過去の売上データから季節性やトレンドを読み取り、次の四半期や次の年度の売上を予測することが可能です。
また、顧客の購買履歴や行動データを分析することで、顧客が次にどのような商品を購入する可能性が高いか、または顧客が離反する可能性があるかなどの予測もできます。
データアナリティクスは、表面的なデータだけでなく、その背後にある深層の問題を発見することが可能です。これにより、今まで認識していなかった問題を明らかにすることができます。
過去のデータを基に未来の動向を予測することで、将来起こり得る問題を事前に把握し、対策を立てることもできます。
従来は多くの企業で、人の勘や経験に依存した意思決定や戦略がおこなわれてきましたが、時間もかかり合理性に欠ける場面もあります。
一方データ分析では仮説を立て、その正確性をデータを用いて検証します。課題が発生した場合、データを使って仮説の正確性を検証し、新たな信頼性の高い仮説を立て直すことができます。
その検証結果を基に戦略を立てるため、迅速で精度の高い意思決定が可能となります。
データ分析をおこなうことで、新たなビジネスチャンスを発見する機会になります。
各部門が持つデータを連携することで、これまで気づかなかったデータ間の関連性が明らかになり、新しいビジネスの可能性が見えてきます。
単独のデータでは意味を持たないデータも、複数のデータを組み合わせて分析することで、価値のある情報に変わる可能性があるのです。
新製品やサービスの開発、売上向上のための販売方法の改善など、新たなビジネスチャンスを掴むことができるでしょう。
データアナリティクスを的確に実施する際には、次の流れで進めましょう。
データ分析を開始する際に、最初に行うべきことは目的と目標をはっきりさせることです。
目的や目標が定まっていない状態でデータ分析を進めてしまうと、適切なデータの抽出が難しくなります。そのため、どの分析手法を適用するかを決定する前に、まずは目的を設定しましょう。
データ分析を進める際の次のステップは、目標達成のための仮説を設定し、それらの優先順位を定めることです。
データ分析の目的が明確になったら、その目的を達成するために必要な課題を特定し、それに対する仮説を立てます。仮に「売り上げの向上」が目的で、課題が「新商品の開発」と「A商品の売り上げ低下」と複数の仮説ができた場合には、それらの仮説に優先順位をつけましょう。
全ての仮説を検証するのは人的リソース・時間的リソースを考慮すると現実的ではありません。
検証する仮説が決まったら、分析するためのデータを収集しましょう。収集するデータは多岐にわたりますが、分析目的によって異なります。
またデータの正確性を検証することは重要です。平均から大きく外れたデータは、収集や整理の過程でエラーが生じた可能性があるため、特に注意が必要です。
データが収集できたら分析をおこないます。どのような分析手法を行うのかを整理し、どのデータを分析するのかを決定してから分析を進めます。
データ分析が完了したら、その結果を用いて仮説が正しかったかどうかを検証します。この時点で、客観的な解釈ができなければ、データ分析の結果を次の行動につなげることが難しくなります。
データ分析の結果の解釈は、専門家が行うか、チームで共有し各自の視点を交えながら解釈を進めるべきです。これにより、主観的な解釈を排除し、より客観的な理解が可能となります。
客観的な分析が完了したらそれを基にアクションを起こしましょう。
データアナリティクスをおこなううえで、押さえるべきポイントは次の4つがあります。
データアナリティクスは、情報を収集し、解析し、理解するための手段であり、それ自体が最終的な目的ではありません。その目的は、得られた解釈を利用して具体的なアクションを起こし、状況をを改善することです。
したがって、データアナリティクスでは、常に最終的なビジネス目標や組織の目標を念頭に置きましょう。
データアナリティクスは大量のデータを扱うため、データアナリティクスツールを活用することで、効率的に分析をおこないましょう。これらのツールは、データの収集、整理、解析、そして視覚化を自動化し、効率化することができます。
例えば、データ視覚化ツールを使うと、複雑なデータを視覚的に理解しやすい形に変換することができます。これにより、データのパターンやトレンドを迅速に把握し、意思決定を行うことができます。
また、機械学習ツールを使用すると、大量のデータから有用な分析結果を自動的に抽出することが可能になります。
データアナリティクスは、事実に基づいた意思決定を可能にするための手段です。そのため、データ分析を行う際には、主観的な解釈や偏見を排除し、客観的な視点からデータを評価することが重要です。
これにより、データから得られる分析結果が信頼性を持ち、正確な結果にたどり着くことができます。
データアナリティクスは一過性のプロジェクトではなく、継続的なプロセスと考えなければなりません。
データは常に変化し常に新しい状況になっていきます。その中で一度だけ分析を行い、その結果に基づいて意思決定を行うだけでは、時代の流れについていけません。定期的にデータを収集し、分析し、結果を評価することが重要です。
継続的な分析により、組織は最新のデータに基づいた分析結果を得ることができ、市場の変化や顧客のニーズの変化に迅速に対応が可能になります。また、継続的な分析により、データのパターンやトレンドを長期的に追跡し、予測分析をおこなうこともできるでしょう。
データアナリティクスは、売り上げの向上や組織の課題、そして新しいビジネス発見につながる情報を得るために行う分析でデータにもとづいて判断を行えば、ニーズに合わせたビジネスが可能になります。
そのメリットは正確な現状分析や確度の高い将来予測、新しいビジネスチャンスの発見までを精度の高い意思決定につなげられることです。
ただしデータアナリティクスをおこなうことを目的とするのではなく、あくまで手段だと認識し、効率的にかつ客観的に分析をおこなう必要があります。
また、ニーズやトレンドといったデータは常に変化しますので、継続して分析しなくては意味がありません。
適切にデータアナリティクスを活用することで、ビジネスをより発展させられるでしょう。